一人穷游中国实现轨道交通转辙机的智能检测，应用图像处理技术
应用图像处理技术 ， 实现轨道交通转辙机的智能检测
原创电气技术2020-05-0707:06:00
近年来 ， 随着城市规模不断扩大和城市轨道交通的迅速发展 ， 轨道交通已成为人们日常出行的主要交通工具之一 ， 随之而来的是工程技术人员对轨道交通设备的繁重的检修工作 。 如何利用人工智能技术代替人力进行轨道交通设备的监测工作成为人们关注的重点 。
南京理工大学的研究人员朱晨呈、徐永能 ， 在2019年《电气技术》增刊中撰文 ， 针对轨道交通设备中的转辙机设备的智能化故障监测进行研究 ， 利用图像处理技术 ， 合理运用图像分割、边缘检测和形态学运算等算法 ， 对转辙机设备中杆缺口的相对变化量进行检测 ， 实现杆缺口的精准有效监测 ， 并及时提供智能告警 ， 从而提高设备的智能化应用水平 ， 确保轨道交通设备的安全运行 。
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近年来 ， 随着城市规模不断扩大 ， 城市交通拥堵问题凸显 ， 人们越来越多地选择城市轨道交通作为日常出行工具 。 而城市轨道交通车辆速度不断提升 ， 列车的载重量和车辆行驶密度不断增加 ， 对轨道交通辅助设备的稳定、安全、监测和维护等提出了更高的要求 。
其中 ， 转辙机设备作为实现道岔尖轨等转换的关键设备 ， 任何失效都会使列车无法正常运行 ， 甚至可能造成列车掉轨、翻车等严重后果 ， 带来生命和财产的严重损失 。 因此 ， 如何利用人工智能技术代替人力来进行轨道交通转辙机设备的监测和维护 ， 对故障问题能够更加准确的监测、预判和及时告警 ， 已成为国内外各大高校及研究院所研究的热点问题 ， 轨道交通转辙机设备的智能化研究也由此展开 。
转辙机设备智能化研究的目标是将各类先进的传感器技术和大数据处理技术应用在传统转辙机设备的故障检测上 ， 将多年老工程师的工作经验总结出来 ， 形成标准判据 ， 借助仪器设备准确性和可靠性的优势 ， 利用大数据技术 ， 对传感器设备采集数据进行分析 ， 结合标准判据进行故障的监测和预判 ， 克服人工监测因专业知识或经验技术不足带来的判断不准或误判等缺点 ， 大幅提高转辙机设备的可靠性和故障发现的准确性 ， 确保轨道交通车辆的安全运行 。
在故障检测的基础上 ， 还可以利用监测数据的分析对故障进行预判 ， 在告警设备可能即将出现故障时对设备进行保养 ， 进而避免故障的发生 ， 最大限度地降低设备的维修成本 ， 提高地铁系统的服务质量 。
转辙机设备的监测主要表现在电压电流、转换力、动作时间和缺口检测等指标上 ， 针对不同的指标 ， 国内外各大高校及研究院所均有大量的研究 。 兰州交通大学的李积英等教授及团队针对轨道交通工程的道岔控制系统中使用三相交流转辙机进行研究 ， 开发出能够检测交流五线制转辙机性能的测试仪器 ， 借助其携带方便、可靠等优点 ， 给电务人员的现场应用提供了很大帮助 。
西北工业大学的王安等人设计的基于ARM的便携式转辙机测试仪 ， 主要对驱动转辙机过程中的拉力和电流参数进行测试 ， 从而实现对ZD6、ZDJ9、S700K等型号转辙机的检验 。 北京交通大学郑霄等人提出基于图像处理技术的转辙机实时在线监测研究 。 西安电子科技大学李萌等人进行转辙机表示缺口的图像监测板设计 ， 完成了对缺口宽度检测和缺口的图像采集 ， 并通过编码器传送给监控室 。
本文为实现转辙机系统中杆缺口的精准有效监测 ， 借助高精度和高清晰度的数码微视摄像机对转辙机的杆缺口进行拍摄 ， 并利用图像处理技术（如图像分割、边缘检测和形态学运算等算法）对图像数据进行处理 。 为了能够有效排除外界非理性干扰因素的影响 ， 提高检测结果的准确性 ， 本次设计采用对杆缺口相对位移量进行检测的设计方法 ， 换算获得精准的杆缺口值 ， 从而真实反映转辙机杆缺口大小 ， 提供及时告警维护的信息 。
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